講義内容
前提知識
特になし。
備考
ー
テーマ | 内容 | 目標 |
---|---|---|
1.Python基礎 |
基本的な文法 データ構造 関数とクラス ファイル処理 |
Pythonプログラムの基礎、制御構文などを理解する。 |
2.Numpy基礎 |
Numpy配列 配列の構造 多次元配列 配列計算 配列同士の連結 |
Pythonライブラリで、深層学習で必須となるNumpyの基礎を理解する。 |
3.Pandas基礎 |
Series 作成 インデックスの変更 データ処理 DataFrame 作成 インデックスの変更 データ処理 データの結合 ファイルの入出力 |
Pythonライブラリで、表形式データに対して必須となるPandasの基礎を理解する。 |
4.Matplotlib、Seaborn |
グラフ描画 折れ線グラフ 棒グラフ ヒストグラム ボックスプロット 散布図 散布図行列、等 |
Pythonライブラリで、描画に必要なMatplotlib、Seabornの基礎について理解する。 |